基于各向异性的红外小目标背景预测及分割

摘要：

红外小目标易淹没在复杂的起伏背景中，为提高目标的检测能力，往往通过抑制背景来增强目标信号。针对各向同性背景在含有较多边缘轮廓的复杂起伏背景预测方法的不足，提出了各向异性的红外背景预测方法，结合目标与背景在局部梯度间的差异，考虑各向异性微分原理，并改进其边缘停止函数，然后利用其两个最小方向值的均值作为背景预测值，并将背景图灰度变换为0～255，最后采用恒虚警阈值法对差分图像进行分割处理，达到提取候选目标的目的，降低真实目标的虚警率。实验表明，各向异性取得良好的背景预测效果，而利用恒虚警阈值对差分图像进行分割有效地减小了虚警，提高目标检测率。

关键词：各向异性、背景预测、恒虚警阈值、目标分割

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目No．41201418，41301442；云南省教育厅科学基金项目No．2012Y449；红河学院科学基金项目No．XJ14Y02资助。

在线出版日期：2016-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1295-1300